ㅁ 확장현실(XR) 통합

1. Spatial AI

ㅇ 정의:
실제 공간과 사물의 3D 구조를 인식하고 이해하여 XR(AR/VR/MR) 환경에서 상호작용을 가능하게 하는 인공지능 기술. 카메라, 센서, 딥러닝을 활용해 공간 매핑, 객체 인식, 동작 추적 등을 수행.

ㅇ 특징:
– 실시간 공간 매핑(SLAM)과 객체 인식 결합
– 딥러닝 기반 시각 인식 및 공간 이해
– XR 기기(AR 글래스, VR HMD 등)와 결합해 사용자 몰입도 향상
– 센서 융합(Fusion)으로 정확도 향상

ㅇ 적합한 경우:
– AR 내비게이션, 실내 위치 기반 서비스
– VR 게임에서의 현실감 있는 환경 반영
– 산업 현장의 원격 협업 및 유지보수 지원
– 로봇의 자율 주행 및 공간 이해

ㅇ 시험 함정:
– 단순한 3D 렌더링 기술과 혼동할 수 있음
– SLAM과 Spatial AI의 차이를 구분하지 못하는 경우
– 단순 센서 데이터 처리와 AI 기반 공간 이해를 동일시하는 오류

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “Spatial AI는 XR 환경에서 실시간 공간 인식과 객체 추적을 지원한다.”
X: “Spatial AI는 2D 이미지 편집에 특화된 기술이다.”

ㅁ 추가 학습 내용

Spatial AI 학습 시에는 다음 내용을 체계적으로 이해해야 한다.
먼저 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 센서를 이용해 주변 환경의 지도를 작성하면서 동시에 자신의 위치를 추정하는 기술로, 카메라·LiDAR·IMU 등의 데이터를 활용한다. 딥러닝 기반 객체 인식은 신경망 모델을 사용해 영상이나 센서 데이터 속의 객체를 탐지·분류·추적하는 원리이며, 이를 통해 환경 이해도를 높인다. 센서 융합(Fusion)은 서로 다른 센서에서 수집한 데이터를 결합해 단일 센서보다 더 정확하고 안정적인 인식·위치 추정을 가능하게 한다.

XR 기기 활용 예시로는 AR 글래스에서 카메라와 번역 모델을 결합해 실시간 자막 번역을 제공하거나, VR 협업 플랫폼에서 가상 사무실을 구현해 원격 근무 환경을 지원하는 사례가 있다.

Spatial AI는 Computer Vision과 밀접한 관계가 있으며, Computer Vision이 주로 시각 정보 인식에 집중한다면 Spatial AI는 여기에 공간 이해와 상호작용 기능을 결합한다. Digital Twin과 연계하면 실제 공간이나 사물의 디지털 복제 모델을 생성하고 실시간 데이터로 업데이트해 시뮬레이션·분석에 활용할 수 있다.

또한 IoT 및 로봇공학과의 결합을 통해, 센서 네트워크나 로봇이 공간을 인식·이동·작업할 수 있도록 지원한다. 처리 구조 측면에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용해 대규모 데이터 분석과 학습을 수행하고, 엣지 컴퓨팅을 통해 지연을 줄이고 실시간 처리를 가능하게 하는 구조를 이해해야 한다.